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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:04 编辑 % w3 P$ ~3 w0 F" ]
* w$ L& u9 {- R8 z+ ]- c/ {- P3 C
课程介绍：. T1 R5 C' S; o/ f- b# u, p
选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战，分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中，同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。
# L5 X: V2 O! c' h2 i, J2 j7 W. t5 T, a. M
适用人群：
; I$ m$ Y q& U( r# T1 |& n) B! _4 ?从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者
9 H, a0 |6 ]" U0 g
; E" A; R( u9 ] {+ ]1 w, k- ^9 b课程目录：
: V& ^) l( x. F- ^/ `第1章 使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据+ c v8 M. s* c1 Z
1-1课程简介
8 S7 ^/ x4 F$ U, ^3 p* w \1-2 使用Anaconda搭建python环境1 m( l k; I# E9 }2 t. Y
1-3 Kobe Bryan生涯数据读取与简介# ~ X7 P3 c7 ^5 k$ U
1-4 特征数据可视化展示
9 B2 o# Y9 B, F0 w& }/ j1-5数据预处理
^, t9 D# L+ r$ ^! h9 p1-6使用scikit-learn建立分类模型0 P9 _, ~2 O0 E) i* J; O; E
& o8 }) B' r$ C1 D! J& P8 a第2章 信用卡欺诈行为检测
; ?4 ^; I) t& ?. z" g& {2-1数据简介及面临的挑战) D. q: s- w( v k% h: S. n
2-2数据不平衡问题解决方案
$ E; W) ]$ U# V2-3逻辑回归进行分类预测
0 M4 T: w8 M/ J( p: x. w" @2-4使用阈值来衡量预测标准
7 V ]: v0 p2 e/ [6 A2-5使用数据生成策略; S7 x& h7 {+ y: Z* O
/ n1 Q/ S' G5 F+ f( q$ G第3章 鸢尾花数据集分析
O: K! K: l# W4 n+ a4 q* t0 ?3-1数据简介与特征课时化展示
, V5 t: P W5 h V3-2不同特征的分布规则% e/ n+ A o" \+ B" h2 D
3-3决策树模型参数详解% z& P/ J6 ^3 ]5 ^: a5 Z0 o
3-4决策树中参数的选择& T9 I* f* H8 X+ |
3-5将建立好决策树可视化展示出来! M, x3 A) {! u( i( P
* X/ G% s# O7 A! M4 `( m# X4 K0 e2 t第4章 泰坦尼克号获救预测
9 O( y$ W# |2 {; g0 O+ K4-1船员数据分析
8 }& ^- L) ?% G8 _+ ^5 Z+ [4-2数据预处理/ I: C. P1 _* _' g
4-3使用回归算法进行预测* U% v: f* n7 S8 o: a2 _3 C! U
4-4使用随机森林改进模型9 f B! B. F; ]% K' s, Y
4-5随机森林特征重要性分析- T9 Z0 L. }4 m* L2 c- L! K* O5 [
4 g& F6 G' S5 m% X2 d
第5章 级联结构的机器学习模型
& h7 B; Q4 Y* P7 H8 F Y h) Y5-1级联模型原理' Q4 s; h& E/ G/ [$ t* |3 Q
5-2数据预处理与热度图
# @$ Y3 ?' S: n# m* L5-3二阶段输入特征制作
0 p' l- j# D7 J* m: Q; x4 I7 R5-4使用级联模型进行预测
+ i/ N, R g" a) N1 Q
$ i. V* T B3 k. H: U第6章 员工离职预测
& W5 B; U* _( s) N1 o6-1数据简介与特征预处理
`" N8 Z6 |( ?4 `$ H r: Z6-2员工不同属性指标对结果的影响" I' `( _' C2 x0 s: u: Q6 F1 y
6-3数据预处理! j* D0 |7 J1 ^; @0 R n
6-4构建预测模型
; G4 l, ^& ]2 F1 \: J. l( A! t& m6-5基于聚类模型的分析7 s& w5 ~9 Y0 A1 Y; N: |
) c% h$ a2 e9 h4 g第7章 使用神经网络进行手写字体识别（mnist）8 C' c/ _$ K/ \) }+ U: d
7-1tensorflow框架的安装- `/ c- K# S- C: D
7-2神经网络模型概述( N: M8 e( [5 v: C. Y+ p. M8 t
7-3使用tensorflow设定基本参数
1 T- ]. f! r# ?# J; m7-4卷积神经网络模型
; I# N( y' r$ k0 G J7-5构建完整的神经网络模型! F. O! Q" J3 @4 d
7-6训练神经网络模型 # U( ~1 f) Y: c, H$ j" @+ Y
& z+ _$ V ?! N& Z& z
第8章 主成分分析（PCA）
. u1 M3 N7 x/ p J$ O8 L8-1PCA原理简介1 G0 ?6 O+ h- m6 w. B
8-2数据预处理 ~( S }; U" @2 K6 f8 E# s
8-3协方差分析8 W/ i! `- B' e2 h% Z
8-4使用PCA进行降维
! f) m" h$ e0 c2 y7 x4 w
3 m% R8 j: `( V; F% e第9章 基于NLP的股价预测
% L# ` `, E) P7 q9-1数据简介与故事背景
; T7 |- I; ^. s( {7 j% W9-2基于词频的特征提取
' y5 }3 L4 _6 G+ {9-3改进特征选择方法& y3 }, `2 P3 @! L0 ~+ q9 x
6 j& ], d8 {) o9 P! e$ n6 _7 o
第10章 借贷公司数据分析
1 R; [, u/ Y2 Z. {) `5 o* U7 n; l9 u# n10-1数据清洗( V; ?1 V0 f; ?/ h6 h0 {. \
10-2数据预处理, A. k! f/ S% e- D& U/ H2 F7 H
10-3盈利方法和模型评估5 b- q% L/ |9 } h$ Y
10-4预测结果4 V8 `- o6 T* y
7 ^2 U- q5 Y) Y
; P* W. L& j" J6 O |
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